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GPT-Negochat语料库是原始Negochat语料库的修改版本，包含雇主和候选人之间的谈判对话。原始语料库中的话语是通过基于模板的自然语言生成模块生成的，因此听起来机械且不真实。GPT-Negochat通过使用GPT-3重新表述这些话语，使对话更接近实际的职位谈判对话，同时保留了话语的原始含义。此外，GPT-Negochat还移除了一小部分极不真实的对话片段，而不影响周围对话的连贯性。数据集支持对话行为分类、报价识别和协议跟踪等任务，所有对话均为英文。

原始信息汇总

数据集概述：GPT-Negochat

数据集描述

数据集总结

GPT-Negochat 是一个基于原始Negochat语料库的改进版本，包含雇主与候选人之间的谈判对话。原始语料库中的话语是通过基于模板的自然语言生成模块生成的，因此听起来机械且不够真实。GPT-Negochat利用GPT-3对原始语料库进行修改，使对话更接近真实的职位谈判对话，同时保留了原始话语的意义。此外，GPT-Negochat还移除了一些高度不真实的对话段落，不影响周围对话的连贯性。

支持的任务和排行榜

• 对话行为分类
• 报价识别
• 协议跟踪

语言

• 英语

数据集结构

数据字段

数据集包含以下字段：

• role: 对话角色（候选人或雇主）
• input: 原始Negochat语料库中的话语
• output: 包含报价等信息的结构化输出
• augmented_input: 使用GPT-3改写的话语

数据集创建

筛选理由

原始Negochat语料库是少数包含谈判对话中逐句标注报价、接受和拒绝的对话语料库之一。然而，由于其话语是通过模板式自然语言生成系统生成的，导致对话听起来不够真实。我们希望使话语听起来更像实际谈判对话中的话语。

源数据

原始Negochat语料库的初始数据收集和标准化信息可在此处找到：https://github.com/vaskonov/negochat_corpus

标注

GPT-Negochat中的每个话语都是通过改写原始语料库中的话语而生成的，因此直接沿用了原始Negochat语料库的标注。